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    <title>阿里推荐大赛：那些在坑里翻滚的日子 | Jark&#39;s Blog</title>
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    <meta name="author" content="WuChong">
    
    <meta name="description" itemprop="description" content="晚上提交完这次的结果后，我知道明天早上又会有一百支一起奋斗过的团队们要离开了。而这一次的月星星与我还是那么的遥不可及。回想起这段日子每天早上打开排行榜就像开足彩一样紧张而兴奋。想想多年后是不是会怀念这段时光，所以决定还是写点东西吧。">
    
    
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      <a href="/blog/2014/06/23/the-days-in-the-pit/" title="阿里推荐大赛：那些在坑里翻滚的日子" itemprop="url">阿里推荐大赛：那些在坑里翻滚的日子</a>
  </h1>
  <p class="article-author">By
       
		<a href="https://plus.google.com/111190881341800841449?rel=author" title="WuChong" target="_blank" itemprop="author">WuChong</a>
		
  <p class="article-time">
    <time datetime="2014-06-23T15:02:03.000Z" itemprop="datePublished"> 发表于 2014-06-23</time>
    
  </p>
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	<div class="article-content">
		
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			<strong class="toc-title">文章目录</strong>
		
			<ol class="toc"><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#前奏"><span class="toc-number">1.</span> <span class="toc-text">前奏</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#坑里的日子"><span class="toc-number">2.</span> <span class="toc-text">坑里的日子</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#后记"><span class="toc-number">3.</span> <span class="toc-text">后记</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#Tips"><span class="toc-number">4.</span> <span class="toc-text">Tips</span></a></li></ol>
		
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		<p>晚上提交完这次的结果后，我知道明天早上又会有一百支一起奋斗过的团队们要离开了。而这一次的月星星与我还是那么的遥不可及。回想起这段日子每天早上打开排行榜就像开足彩一样紧张而兴奋。想想多年后是不是会怀念这段时光，所以决定还是写点东西吧。</p>
<h2 id="前奏">前奏</h2>
<p>4月25日正式开启了 Season2 的征途，队员们纷纷进入天池系统开始大展身手。人们总是热于尝试新鲜事物，就好像 Swift 刚发布的数小时内就有开发者重写了 Flappy Bird，这种激情是值得敬畏的。我也在比赛开始一星期内写了两篇 ODPS SQL 入门的文章，当时随便想几个规则就能进排行榜。之后我们用 SQL 实现了第一季的所有规则，后来还尝试了线性回归、逻辑回归，但是效果都不好，成绩停留在 4% 出头点。</p>
<p>到了5月10号左右，由于实验室的多个项目紧逼，逐渐开始淡出比赛。当然在第一个月的淘汰期由于压根不在比赛，所以完全没有感受到比分的残暴。直到这一次深有体会。幸好那时候还没被淘汰。<br><a id="more"></a></p>
<h2 id="坑里的日子">坑里的日子</h2>
<p>到了5月底，终于实验室的事情不那么紧了，准备开始赶一下名次，也开始了我们在坑里翻滚的日子。由于阔别了半个多月，回来的时候发现排名大概在 280 左右。而我们对 LR 已经绝望了，正巧听说随机森林效果不错，因为对特征不那么挑剔，线性非线性的都能有较好效果，而且抗噪能力强。因此，决定往随机森林方向走。</p>
<p>随机森林需要较多的特征，效果才会好。我们花了一个星期来整理特征，思路和之前很多大神分享过的一样，将特征分为三类：用户的特征（哪些用户会买？），品牌的特征（哪些品牌会被买？），用户品牌的特征（用户会买哪些品牌？）。我们将这些特征整理成三份文档，并统一命名了每一个特征，以方便我们后续的编码实现。命名方式不是用特征含义来定义，而是以编码值代替，比如用户的点击量是用户的第一个特征，所以是<code>u1</code>。我们花了一个星期来完成这个，这一个星期里没有提交过一次成绩。</p>
<p>整理完文档后，开发就方便了。我们用了三四天的时间将所有的特征用MR都实现了，这里我们放弃了 SQL 。我在之前的 <a href="http://wuchong.me/blog/2014/04/26/odps-sql-introduction/" target="_blank" rel="external">ODPS SQL 入门</a> 中说要尽量使用 SQL ，但是当我们为实现一个较复杂的特征用 SQL 写的死去活来，而用 MR 只用了20行时，我们就果断地抛弃了 SQL 转投 MR 阵营。所以这一次我们用 MR 实现了几乎所有的特征。当需要重新构建特征矩阵的时候，只需要运行几条命令就行了。</p>
<p>带着 70 多个特征的随机森林，和一堆看不懂的参数，终于我们得到了一个在线下看起来还不错的结果。</p>
<p>6月9日，阔别了一个月后，终于再一次提交了成绩。5.37% 的 F1 值和 53 的排名，肯定了我们的付出也让我们兴奋了好几天。那时候开始，我把目标定在了首页，想出现在能看到月星星的地方。但却不知道这一路是有多凶残。</p>
<p>之后的几天一直在边学习随机森林边修改特征。13号的时候加了两个特征，居然提升了 0.2 个百分点，终于进入了前50。16号修改了几个特征的实现，又提升了 0.02% ，成绩大概在40名。</p>
<p>这时候看到群里越来越多的人开始讨论 GBRT，心里也嘀咕着是不是应该尝试一下。个人感觉 GBRT 要比 RF 简单，起码参数少了大半。我们随便填了几个参数开始训练模型，结果发现在线下表现的特别好。18号，迫不及待地提交了结果，终于我们进入了第二页。眼看着目标就在眼前，可接下来几天却一筹莫展，排名更是越降越快。果然是临近淘汰日，小伙伴们都开始发力了。</p>
<p>跟同学交流了后，发现我们的参数一直没调过。每个模型最佳的参数、采样比都不同，所以准备开始调参。但是手工调基本不现实，而且那段时间基本属于单挑阶段（期盼队友赶紧回来）。所以就想着把特征矩阵生成、训练、预测、评估的整个流程都脚本化。借助 XLib 提供的“丰富”的文档，顺利地实现了自动化脚本。从此训练模型调优参数，只需要一键点击就可以去喝着咖啡等着看模型结果了。</p>
<p>之后就开始了调参的不悔路… 21号提升了 0.02%，结果排名还掉了一名。22号提升了 0.01%，结果排名又掉了一名。23号又提升了 0.01%，结果又掉了一名… 24号新一度的月星星诞生了，而我还是没有出现在能看到他们的地方。</p>
<h2 id="后记">后记</h2>
<p>比赛越到后期，竞争越是激烈，不仅仅是提升 0.01 个百分点的艰难，更是逆水行舟，不进则退，进了也有可能退的残酷现状。</p>
<p>这就是比赛！</p>
<p>非常喜欢阿迪达斯在世界杯上的广告语「All In Or Nothing」，要么拼了，要么放弃。Season2 还剩最后一个月的时间，马上要进入冲刺阶段，相信比分会更加凶残，但有梦想的人总是会坚持到最后。希望与大家共勉！</p>
<p>这段时间首页更是剧烈变动，黑马层出不穷，之前稳居榜首半个多月的 5.9% 成绩，现在居然连前十都进不了了。能与这么一群有实力又有拼劲的同学在同一个平台上比赛，真的感觉既荣幸又可怕。</p>
<h2 id="Tips">Tips</h2>
<p>一写就写多了，能看到这里的绝逼是真爱啊！所以分享点我们积累的一些小技巧和经验，希望能帮助到一些人（大神如果能看到，也希望能指点下我们：）。</p>
<ol>
<li>用 mr 实现特征。避免多次合并特征。</li>
<li>特征统一命名，文档化。维护方便。</li>
<li>脚本化。作为程序员就应该让机器代替我们工作。</li>
<li>评估不用XLab自带的，用的是<a href="http://wuchong.me/blog/2014/04/29/odps-sql-build-offline-evaluation/" target="_blank" rel="external">上一篇博客</a>的方法，并且用<code>limit</code>控制输出量，精确对比模型效果。</li>
<li>特征还是比参数重要，参数的提升不大但有必要。</li>
</ol>
<p>—END—</p>
  
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